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基于卷积神经网络的海洋涡旋边缘叶绿素环的识别方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的海洋涡旋边缘叶绿素环的识别方法,涉及海洋涡旋叶绿素环识别领域,包括以下步骤:获取叶绿素浓度数据和海洋涡旋数据并进行数据匹配,从中识别出叶绿素环结构和非叶绿素环结构;对叶绿素环结构和非叶绿素环结构进行左右翻转和上下翻转,获得扩充的叶绿素环训练集样本、非叶绿素环训练集样本和验证集样本;将叶绿素环训练集样本和非叶绿素环训练集样本输入卷积神经网络中进行模型训练;将验证集样本输入训练好的模型中,获得基于卷积神经网络识别出的叶绿素环和非叶绿素环,完成海洋涡旋边缘叶绿素环的识别。本发明解决了现有叶绿素环识别方法消耗时间成本高以及识别准确率低的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN116824276B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2023.12.12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 广东海洋大学;

    申请/专利号CN202311092969.1

  • 发明设计人

    申请日2023.08.29

  • 分类号G06V10/764;G06N3/0464;G06V10/766;G06V10/774;G06V10/82;

  • 代理机构成都正德明志知识产权代理有限公司;

  • 代理人陈瑶

  • 地址 524088 广东省湛江市麻章区海大路1号

  • 入库时间 2024-02-23 22:46:01

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